大曉機器人等發布 3D 重建框架 HSImul3R，將穿模率降至 22.90% 並部署於 Unitree G1

據報導，大曉機器人聯合南洋理工大學 S-Lab 與上海人工智慧實驗室發布人-場景交互重建框架 HSImul3R，該成果已被 ECCV 2026 接收。HSImul3R 支援單目影片輸入，旨在將 3D 重建從「視覺正確」推進至「物理可執行」。 該框架提出物理閉環（Physics-in-the-Loop）雙向最佳化機制：正向透過面向場景的強化學習（Scene-targeted Reinforcement Learning）最佳化人體運動，使其符合物理可行性並與場景穩定交互；反向透過直接模擬獎勵最佳化（DSRO），利用模擬回饋反向最佳化 3D 場景。 團隊同步建構 HSIBench 資料集，包含 19 個場景物體、逾 50 段人體動作序列與 300 個獨立交互實例，皆由 16 個視角同步採集。實測顯示，HSImul3R 在 Easy、Medium、Hard 任務中的交互穩定率分別達 53.68%、30.56% 和 13.92%（對比 HSfM 為 10.52%、4.50% 和 2.66%），並將人-場景 3D 穿模率從 69.51% 降至 22.90%。 在應用端，團隊將最佳化後的人體動作重定向至 Unitree G1 人形機器人，在模擬環境中訓練全身控制策略後，直接部署至真實機器人執行，完成從模擬到真實世界（Sim-to-Real）的動作遷移。